나이를 불문하고 AI 활용이 필요하다.
1. 평생 교육의 의미와 의의
평생교육은 한 개인의 잠재력을 최대한 개발해서 삶의 질을 높이기 위해 전생애적으로 이루어지는 모든 형태의 조직적인 교육활동을 의미한다. 과거에는 비정규교육으로 한정되었지만 정규교육 과정까지 포함하면서, 성인의 학습 활동, 직업 능력개발, 문화 활동, 시민 교육 등 다양한 형태를 가진다.
그런 평생교육이 점점 더 요구되고 있다.
기술 개발을 통해 개인이 자기 계발을 통해 자아실현을 구체화할 수 있다는 의식이 확산되면서 사회 변화 속도가 빠른 만큼 능동적으로 대처할 수 있는 교육이 필요해졌다. 이런 변화는 과거 교육 대상이 청소년기로 제한되었던 것과 달리, 성인 및 노년기의 문제를 해결을 위한 능동적 대안이기도 하다. 노년기에는 사회 집단이 축소되거나 변화하면서 자칫 고립될 수 있는데, 평생교육 환경에서는 학습을 중심으로 하는 교류와 공동체 의식도 가질 수 있어서 자발적 참여를 통해 성인, 노년기의 문화로 확산되고 있다. 초고령 사회의 구성원으로서 이런 류의 질적 사회 참여는 삶에 대한 만족도도 개선시켜서, 민주 시민으로서 여전한 책임과 권리가 발휘될 수 있도록 한다.
그렇다고 평생교육 분야가 완성되어 있는 것은 아니다. 개선되고 개발될 문제도 있는데, 크게 3가지 측면에서 살펴보고 , 최근 혁신적인 교육 매체가 되고 있는 AI를 활용할 수 있는 방법에 대해 말해보고자 한다.
2. 현재 평생교육의 문제 3가지
1) 참여의 불균형 및 저조함
현재 평생교육의 발전에 있어서 가장 아쉬운 문제는, 참여도가 낮다는 것이다. 정보 접근성이 좋은 계층의 적극적 참여와 달리, 저학력, 저소득, 고령층 등 취약 계층의 참여 저조로 인해 학습 격차가 심화되고 있다. 때문에 평생학습의 필요성에 대한 사회적인 인식이 개선되고 확산되어야 한다. 따라서 평생교육 기관에 대한 기본적인 안내는 물론 ‘요람에서 무덤까지’ 전생애적 교육을 즐기는 문화로의 확산도 필요해 보인다.
2) 질적 성장 및 운영 효율성 미흡함
평생교육 프로그램이 특정 연령과, 작은 범주의 문제들에 집중되어 있다는 생각이 든다. 때문에 형식적으로 운영되는 부분에 대한 관리 감독이 미흡하다. 이는 공급자와 수요 학생 간의 소통이 상당히 단절된 탓이기도 한데, 양질의 교육 콘텐츠가 되지 못하면 정보 습득이 편리해진 시대에 점점 도태될 수밖에 없으니 관련된 기술의 개발을 통해서라도 반드시 보완되어야 한다.
3) 지원 체계의 한계
일부 평생교육 시설의 재정 안정성이 불안하거나, 관련 법과 제도 운영을 위한 유관기관의 협력이 부족한 듯하다.
지역 거점 센터들의 경우, 공간이 협소해서 프로그램의 다양성이 떨어지는 것 같고, 원격대학과 같이 비대면 시설의 경우엔 대면 교육 환경으로 보완되지 못해 수업의 질이 떨어질 수 있다는 것도 무척 아쉬운 부분이다.
해결을 위해, 재정적으로 불안정한 탓에 처우개선을 통한 교육 자원의 관리가 필요해 보인다. 문제 개선에 대한 연구력이 미흡해 보이기 때문이다.
그렇다면 이런 평생교육의 현재적 문제점들을 개선하는데 AI는 어떻게 기여할 수 있을까?
3. AI를 통한 평생교육의 문제 개선
AI는 평생교육이 당면하고 있는 3가지 문제 해결에 개입될 수 있다.
1) 참여의 불균형 및 저조함을 극복
- AI는 개인 맞춤형 학습을 추천함으로 동기 부여를 해줄 수 있다. 학습자의 동기는 흥미, 수행 수준, 필요에 영향을 받는데 AI는 학업 수준이나 필요에 맞는 콘텐츠를 추천해 줄 수 있다. 또한 프롬프트를 통해 학습이 강화되면, 맞춤형 보상과 발전 방안을 제시해 주기도 해서 지속적인 학습이 용이해진다.
게다가 맞춤형 학습의 주요 환경중 하나인 비대면 학습 도구가 된다. AI튜터, 챗봇 등 시공의 제약 없이 학습 상담, 질의응답, 학습 자원을 제공해서 흥미로운 학습이 되게 한다.
2) 2) 질적 성장 및 운영 효율성의 미흠 함
어찌 보면 해결하기 까다로워 보이는 문제이지만 AI의 지능이 발전하는 만큼 학습 콘텐츠도 지능적으로 개발될 수 있다. 가장 기대되는 것은 상호작용이 강화된 콘텐츠를 통해 학습에의 몰입감과 결과 만족도를 높일 수 있다는 점이다. 이처럼 교수자들이 AI를 통해 평가 과정의 고통이 줄일 수 있게 되면, 개별 학습자를 위한 맞춤형 피드백의 기회도 증대되길 기대할 수 있다.
그리고 AI를 통해 학습자와 학습 내용 등에 대한 데이터가 축적되면서 데이터 분석에 따른 교육과정의 개선도 신속히 이루어질 수 있다. LMS시스템처럼 교육 운영에서의 관리 자동화도 AI 기술의 활용 수준만큼 마이크로 매니징 능력을 발휘할 것이다.
3) 지원 체계의 한계
현재 평생교육이 해결해야 할 문제들은 연구와 재정 운영의 문제와도 같기 때문에, 기관만의 역량 이상으로 관련 정책과 관리자들의 협력에 상당한 시간이 소요될 수밖에 없다. 그러나 AI의 활용은 데이터 기반으로 정책을 제안하고 결정할 수 있어서, 효율적인 정책과 함께 예산 배분의 적합모델 개발도 가능할 것이다.
그리고 빅데이터를 통해 학습자의 요구와 지역 사회의 특성을 분석해서 개인에게도 적합한 교육 프로그챔이 매칭될 수 있게 된다. 이런 기술 개발은 개인, 관련 기관은 물론 취약 계층 맞춤 교육을 통해 교육 격차를 줄여주는 기능도 할 수 있다.
이처럼 AI는 평생교육의 발전에 상당히 중요한 자원이 될 수 있다.
다만 반드시 해결되어야 할 AI 나름의 문제들도 있다.
4. 평생교육 발달을 위한 AI의 발달 과제
1) 고도화된 개인 맞춤형 학습 지원 시스템 개발이 필요하다.
예를 들어, 학습자 심층 분석 모델의 개발로 학습자가 기록하기 힘든 인지적 특성, 정서 상태 등도 종합적으로 분석할 수 있어야 한다. 이런 능력은 현재의 가능한 수준에서 지속 발전될 수 있을 것이다.
2) 윤리적이고 신뢰 가능한 AI 개발
AI의 연속적 발전이 가지는 위험성도 있다. 개개인의 학습 데이터는 물론, 기업 정보의 유출로 인한 피해를 막기 위해, 정보를 폐쇄적으로 운영할 수 있는 방안을 개별 USER에게도 지속적 업데이트를 통해 제공해야 한다. 때문에 데이터 보안 능력은 AI의 발전 속도보다 앞설 수 있어야 한다.
또한 알고리즘의 일방적 분석으로 인한 정보 편향성 및 공정성, 진정성이 보호받을 수 있어야 한다. 이를 위해서는 AI가 학습 콘텐츠를 추천하거나 평가 결과를 제시하는 과정에 대한 투명성이 높아져야 하고, 학습자 수준에서 이해할 수 있을 정도로 적절히 설명해 주는 기술이 개발되어야 한다.
3) 교육자와 AI 간의 협력 모델 필요함
전문적인 교육자가 활용할 수 있는 다양한 도구들이 개발되고 보급되어야 한다. 현재는 개별 개발자를 통해 상품처럼 출시되고 있지만, 구글(Google)의 전 CEO 에릭 슈미트(Eric Schmidt)의 말처럼 AI기술 개발 관리를 위한 주요 부처가 필요한 것 같다.
또한 개인의 활용 능력을 키울 수 있도록 학생과 교사의 AI활용 교육이 시급하다. 단순 교육 차원보다는 집단적으로 적절한 활용법을 개발하고 현장의 문제 해결 방법으로 공유되어야 할 것이다. 반복적인 교사의 업무를 자동화한다거나, AI 기반 인사이트를 제공하고, 학습 문제, 정서 문제에 지원하는 등 점진적이고 심층적인 상호 작용 모델이 연구되어야 한다.
그렇게 AI가 평생 교육환경에 개입되고 관리되면, 더 많은 학습자들의 문제에 개입될 수 있는 평생교육 생태계가 만들어질 것이다. 그러나 무작정 개발이 아닌, 평생교육의 가치를 잃지 않는 윤리적 고찰과 통제 가능한 기술 개발에 대한 전 세계적 합의도 신속하게 이루어져야만 한다.
